GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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GPU视图 GPU资源指标可以衡量GPU性能和使用情况，包括GPU的利用率、温度、显存等方面的监控数据，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 GPU资源指标 表1 GPU图表说明 图表名称 单位 说明 集群-显存使用率 百分比 集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量

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03版本的GPU驱动。 容器运行时 containerd 插件 集群中需要同时安装以下插件： volcano插件：1.10.1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。

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。 仅支持配置一致GPU使用模式，不支持混合配置虚拟化和非虚拟化模式。 使用GPU虚拟化后，该GPU节点不再支持调度使用共享GPU资源的工作负载。 通过控制台创建GPU应用 登录U CS On Premises集群控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“镜像创建”。

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监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU 服务器 ），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTo

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Instance，CCI）服务提供Serverless Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 Serverless是一种架构理念，是指不用创建和管理服务器、不用担心服务器的运行状态（服务器是否在工作等），只需动态申请应用需要的资源，把服务器留给专门

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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入队失败重试率 GPU视图 集群 集群-显存使用率 集群-算力使用率 节点-显存使用量 节点-显存使用率 节点-算力使用率 GPU卡-显存使用量 GPU卡-算力使用率 GPU卡-温度 GPU卡-显存频率 GPU卡-PCle带宽 XGPU视图 集群 集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率

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FServing创建和部署用于推理的服务器。再结合pipeline（流水线）功能可实现端到端机器学习系统的自动化敏捷构建，实现AI领域的DevOps。 前提条件 已在CCE创建一个集群clusterA，集群下有一个可用GPU节点，节点上的GPU卡数量大于等于2。 由于安装Kube

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使用kubectl（推荐） kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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删除应用 （推荐） 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 参数解释： 应用id。 约束限制： 不涉及。

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推荐配套产品 在RR选择共部署的组网中，一般总部站点的CPE既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的CPE设备。分支站点根据站点业务规模选择CPE。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点 AR6300（只支持单主控，不支持双主控）、AR6280。

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推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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CCE是否支持跨区域使用，是否支持集群联邦特性?（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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